あとはこの水色の実線内に入ったかどうかの判定ですが、以下の図を参照してください。ここで示すアルゴリズムは1つの例であり、組み立て方は他にもあります。ここで示した判定アルゴリズムは、決して速くはありません。接触していないことを早期に検出する、という改良が考えられます。黄色で示した領域に入ってるかどうかをチェックする。[クローズ済み]巨大なシステムでは重要≒普通のシステムでは知らなくてよい、とお考えのようですがとんでもない話です。貴重、電池も貴重で、最適なアルゴリズムやデータ構造を使わないと1つ1つの処理に余計な時間がかかります。電池機器(まあ端的にはスマホっすけど)では無駄な処理は一切許されません。社に流れてしまいます。この辺の事情はPCでも同じことですよ。いう違いになると思います。具体的に、0から9までの数字1文字が書かれた画像が沢山あるとしましょう。この画像一枚一枚に、0から9までのどの数字が書かれているのかというラベルを人間が付けて、それを学習するのが教師あり学習です。アルゴリズムが、人間の認識を真似るように学習が行われます。学習が完了した暁には、新しい入力画像に対して、どの数字が書かれているのかを正しく判断できるようになります。一方で教師なし学習の場合は、画像データがあるだけです。学習アルゴリズムは、このデータだけをみてこのデータの性質を探ります。個の銅バッジ8vectorとlistどのように使い分けますかlistで表現するのが適切なアルゴリズムやプログラムは数多く存在します。vectorの方が使う場面を選ぶかと。vectorの最大の利点はメモリ消費量ではなく、アクセス速度です。動的にサイズが変更できるのに、メモリ上は連続した領域となっている為にランダムアクセス可能というのがvectorの利点です。欠点はサイズ変更や削除を行う際に巨大なコピーコストがかかる部分です。内部的には配列なので。細かい事を言えばvectorは内部的に必要量の最大1.5倍~2倍程度のメモリを確保するため、メモリ消費量はむしろ大きくなります。listの利点は、書かれている通り挿入/削除に対するパフォーマンスが良い部分です。判定していくのではなく、各桁について、ある数が何回出現したかという出現数の組から、その組は高橋の数を構成できるか、という判定をしていけば、かなり数を減らせます。